Por causa disso, agora é recomendado em vez disso usar o `lifespan` como explicado acima.

## Detalhes técnicos

Só um detalhe técnico para nerds curiosos. 🤓

Por baixo, na especificação técnica ASGI, essa é a parte do <a href="https://asgi.readthedocs.io/en/latest/specs/lifespan.html" class="external-link" target="_blank">Protocolo Lifespan</a>, e define eventos chamados `startup` e `shutdown`.

/// info | "Informação"

Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**.

Vamos corrigir essas coisas adicionando alguns **modelos extras**. Aqui é onde o SQLModel vai brilhar. ✨

### Criar Múltiplos Modelos

No **SQLModel**, qualquer classe de modelo que tenha `table=True` é um **modelo de tabela**.

E qualquer classe de modelo que não tenha `table=True` é um **modelo de dados**, esses são na verdade apenas modelos Pydantic (com alguns recursos extras pequenos). 🤓

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

/// tip | Dica

Essa mesma técnica se aplica para `Query`, `Cookie`, e `Header`. 😎

///

## Cookies com Modelos Pydantic

Declare o parâmetro de **cookie** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como um `Cookie`:

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Mas para este exemplo, usaremos um documento HTML muito simples com algum JavaScript, tudo dentro de uma string longa.

Esse, é claro, não é o ideal e você não o usaria para produção.

Na produção, você teria uma das opções acima.

Mas é a maneira mais simples de focar no lado do servidor de WebSockets e ter um exemplo funcional:

```Python hl_lines="2  6-38  41-43"
{!../../docs_src/websockets/tutorial001.py!}
```

A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.

This includes, for example:

* Email notifications sent after performing an action:
    * As connecting to an email server and sending an email tends to be "slow" (several seconds), you can return the response right away and send the email notification in the background.
* Processing data:

def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```
Server avtomatik olaraq yenidən işə salınmalı idi (çünki biz yuxarıda `uvicorn` əmri ilə `--reload` parametrindən istifadə etmişik).

### İnteraktiv API sənədlərindəki dəyişikliyə baxaq

Yenidən <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a> ünvanına daxil olun.

Para estes casos, você pode utilizar a técnica do Python de "desempacotamento" de um `dict` utilizando `**dict_to_unpack`:

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

O arquivo `main.py` teria:

```Python
{!../../docs_src/async_tests/main.py!}
```

O arquivo `test_main.py` teria os testes para para o arquivo `main.py`, ele poderia ficar assim:

```Python
{!../../docs_src/async_tests/test_main.py!}
```

## Executá-lo